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Analyse des données-exploitation minière et analyse des Big Data-Révisé

Apprenez à analyser de grandes données à l'aide de techniques d'exploitation et de mise en cluster.

Science des données
Gratuit
Data Analytics Le processus d'étude et d'évaluation des données est largement utilisé dans les entreprises, les industries commerciales et même le gouvernement, il aide la décision à prendre des décisions plus éclairées. Il s'agit d'une part croissante des pratiques d'affaires modernes, des données minières, de la définition de grandes données, de la création de modèles de données de regroupement, d'étudier ce cours pour obtenir un démarrage sur Data Analytics et Big Data.
  • Durée

    2-3 Heures
  • Evaluation

    Yes
  • Certification

    Yes
  • Réactif

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Description

Résultats

Certification

View course modules

Description

Dans ce cours d'analyse de données en ligne, Data Analytics-Mining and Analysis of Big Data, vous serez introduit au concept de big data et à un certain nombre de techniques qui sont utilisées pour analyser et interpréter les grandes données.

Le cours démarre avec l'introduction de données importantes et répertorie les quatre &rbl; ’ s de big data. Vous en apprendrez davantage sur l'exploration de règles associatives et sur le moment où l'association peut être appliquée et sur les modèles qui se produisent dans l'exploration.

Dans le second module, vous allez apprendre l'analyse de la mise en cluster. Vous examinerez la différence entre la classification et la classification et les différents types de classification. Vous en apprendrez également sur la mise en cluster de moyennes K et les K-meloïdes.

Dans le dernier module, vous allez apprendre sur l'apprentissage en ligne et actif, vous familiariser avec l'expérimentation et la différence entre un contexte en ligne et hors ligne de création de données. Vous serez introduit dans le problème de bandit n-arm et comment trouver des solutions pour le problème de bandit multi-bras.

Ce cours en ligne gratuit sera d'un grand intérêt pour les professionnels impliqués dans l'analyse des données et de la science des données et pour tout apprenant qui souhaite en apprendre davantage sur l'analyse des grandes données à l'aide des techniques d'exploitation et de mise en cluster.

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Learning Outcomes

Après avoir terminé ce cours, vous pourrez:


  • Définition de l'exploration de règles d'association
  • Expliquer les règles et
  • modèles fréquents d'exploration
  • Liste lorsque des règles d'association peuvent être appliquées
  • Définition de l'algorithme a priori
  • Liste des quatre &rbl; ’ s de big data
  • Expliquer pourquoi les données des médias sociaux peuvent être difficiles à éliminer
  • Différencié entre la classification et la classification
  • Expliquer pourquoi la mise en cluster est utilisée
  • Liste des différents types de mise en cluster
  • Définition de la mise en cluster des moyennes
  • Expliquer les -meloïdes
  • Définir les problèmes stochastiques à choix multiples
  • Expliquer le problème de bandit n-arm
  • Décrire certaines solutions pour le problème de bandit multibras

Certification

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